The Impact of the Sex of Handlers and Riders on the Reported Social Confidence, Compliance and Touch Sensitivity of Horses in Their Care
Notice bibliographique
Résumé
Current evidence of how human sex-related differences in riders and handlers may influence horse behaviour is limited. The Equine Behaviour Assessment and Research Questionnaire (E-BARQ) was used to collect demographic data on riders and handlers (n = 1420) and behavioural data on their horses. It includes demographic items about the sex of the respondent and how frequently the horse has been ridden or handled by male and female humans. The questionnaire then gathers observations on the horse’s behaviour on the ground and under saddle or when driven. Using E-BARQ’s battery of 97 questions, the current study showed differences in ridden and non-ridden horse behaviour that were related to the sex of the rider or handler. Data were evaluated using multivariate analysis and revealed that horses handled by male humans were significantly more difficult to catch (t-value = −3.11; p = 0.002) and significantly more defensive when approached (t-value = −2.104; p = 0.035), but significantly less likely to pull on the reins/brace the neck or toss their head (t-value 1.980; p = 0.048) than horses handled more frequently by female humans. The differences found between male and female horse handlers suggest that sex is an important factor to consider when understanding equine behaviour. Our study explored reported differences in confidence, handling and working compliance and touch sensitivity among horses ridden and handled by male and female humans and suggested further research into how these differences are gendered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».